内存数据库服务运营之路
数据库容量规划与资源管理的最佳实践
数据库容量规划与资源管理的最佳实践数据库容量规划和资源管理是一个关键的任务，对于企业的数据存储和处理来说具有重要的意义。
通过科学合理的容量规划和有效的资源管理，可以提高数据库的性能和可靠性，确保数据的安全存储和高效访问。
本文将为您介绍数据库容量规划和资源管理的最佳实践。
1. 数据库容量规划数据库容量规划是指针对数据库存储和处理需求进行合理预估和规划，以确保数据库能够满足业务需求并具备一定的扩展能力。
以下是数据库容量规划的最佳实践：1.1 了解业务需求首先，需要准确了解业务的数据处理需求和增长趋势。
通过分析业务数据的类型、数量、增长率等因素，能够更准确地预估数据库的容量需求。
1.2 合理设定数据库大小根据业务需求和数据增长趋势，合理设定数据库的大小，预留一定的空间以应对未来的数据增长。
考虑到数据库的性能和管理，通常建议将数据库容量控制在80%以内。
1.3 划分存储区域根据数据的类型和访问频率，将数据库划分为不同的存储区域。
将常用数据和重要数据存储在高速存储介质上，将不常用或历史数据存储在低速存储介质上，从而提高数据的查询和存储效率。
1.4 定期监控和调整在实际运行中，需要定期监控数据库的容量使用情况。
通过定期分析容量使用率和增长趋势，及时调整数据库容量，确保数据库能够满足业务需求。
2. 数据库资源管理数据库资源管理是指对数据库的硬件资源、系统资源和连接资源等进行合理分配和管理，以提高数据库的性能、稳定性和可用性。
以下是数据库资源管理的最佳实践：2.1 硬件资源合理配置数据库的硬件资源，包括CPU、内存、磁盘等，以满足数据库的性能需求。
根据实际业务需求和数据库负载情况，确定合适的硬件配置，同时考虑硬件的扩展能力，以应对未来的数据增长和业务扩展。
2.2 系统资源合理分配数据库所需的系统资源，包括操作系统的缓存、文件系统、网络带宽等。
通过优化系统资源的分配和管理，可以减少资源的浪费和冲突，提高数据库的性能和可用性。
大数据处理中的内存数据库技术
大数据处理中的内存数据库技术在互联网时代，数据已经成为企业的重要资产，通过合理的数据处理和分析，企业可以获取更多的价值和竞争力。
而对于大数据的处理，内存数据库已经成为了不可或缺的技术。
本文将深入探讨大数据处理中的内存数据库技术。
一、内存数据库的优势传统的关系型数据库一般采用磁盘存储数据，因此需要频繁地进行磁盘I/O操作，导致处理效率较低。
而内存数据库将数据存储在内存中，避免了磁盘I/O操作，处理速度得到大幅提升。
另外，内存数据库可以实时访问、分析数据，使得企业更加敏捷和迅速地响应市场变化。
二、内存数据库的缺陷虽然内存数据库有很多优点，但是也存在一些缺陷。
首先，内存价格昂贵，对于大量数据的处理，需要消耗大量的内存资源，由此也带来了高昂的成本。
其次，由于内存数据库的数据存储在内存中，一旦系统崩溃或出现故障，数据将会全部丢失，带来的损失也会非常巨大。
因此，内存数据库需要更为复杂和完善的备份和恢复机制。
三、内存数据库技术的应用场景内存数据库技术的应用场景非常广泛，特别是在大数据处理中，内存数据库发挥了巨大的作用。
比如，对于金融领域来说，内存数据库可以快速地存储和访问海量的交易数据和股票数据，帮助企业进行实时的分析和决策；对于电商企业来说，内存数据库可以迅速存储和访问大量的用户数据和物流数据，从而优化物流配送服务，提高用户满意度和转化率。
四、内存数据库技术的发展趋势随着大数据时代的到来，内存数据库技术也在不断地发展和完善。
未来，内存数据库技术的应用场景将会更加广泛和深入，还会不断地引入新的技术，以更好地满足企业的需求。
比如，云计算和分布式计算的兴起，将会极大地提高内存数据库的性能和可靠性，使得内存数据库更加适用于大规模的数据处理场景。
总之，内存数据库技术已经成为大数据处理中的重要技术之一，其优越的性能为企业带来了更多的竞争力和价值。
在未来，内存数据库技术还将不断发展和创新，在不断满足企业需求的同时，也有望为整个行业带来更大的进步和发展。
内存数据库的使用场景
内存数据库的使用场景
内存数据库是将数据存储在内存中的数据库系统，相比传统的磁盘数据库，它具有更高的性能和响应速度。
以下是一些内存数据库的使用场景：
1. 实时数据分析：内存数据库能够快速加载和处理大量数据，适用于实时数据分析场景，例如在线广告投放、实时风险分析等。
2. 缓存：内存数据库可以用作缓存层，将常用的数据存储在内存中，以提高访问速度和响应性能。
这对于高并发的应用程序和Web服务非常有用。
3. 实时数据处理：内存数据库对于需要快速处理和响应实时数据的应用程序非常适用，例如股票交易系统、实时订单处理等。
4. 临时数据存储：内存数据库可以用于临时存储计算过程中的中间数据，以提高计算性能。
这对于大数据处理和复杂计算任务非常有用。
5. 互动游戏：内存数据库能够处理高并发的游戏交互数据，例如玩家位置、角色状态等，保证游戏的流畅性和实时性。
总之，内存数据库适用于需要高性能和实时响应的场景，特别是对数据访问速度和响应时间有较高要求的应用程序。
但需要注意的是，由于内存数据库将数据存储在内存中，数据的持久性和容错能力相对较弱，不适用于需要长期存储和大容量数据的应用。
数据库中的数据管理与业务流程
数据库中的数据管理与业务流程随着信息化时代的到来，数据管理成为企业管理中的重要一环。
数据库作为数据管理的核心工具，对于企业的业务流程起着关键的作用。
本文将探讨数据库中的数据管理与业务流程，旨在为读者提供对数据管理与业务流程的理解和应用指南。
一、数据管理的重要性数据管理是指对数据进行组织、维护、存储和使用的一系列活动。
在企业中，数据管理对业务流程产生直接影响。
首先，数据管理可以有效提高数据的可靠性和准确性，确保业务流程的顺利进行。
其次，数据管理可以提供及时的数据访问和分析能力，为企业决策提供准确的数据支持。
再次，数据管理可以改善数据的安全性，避免敏感数据泄露和安全漏洞。
综上所述，良好的数据管理可以优化业务流程，并提升企业的运营效率和竞争力。
二、数据管理的基本原则在进行数据管理时，有一些基本原则需要遵循。
首先是数据一致性，即保证数据在所有的应用系统中保持一致，避免数据冲突和重复。
其次是数据完整性，确保数据按照既定规则进行录入和维护，防止数据错误和缺失。
此外，数据可靠性也是重要原则，即保证数据的可信性和可靠性，避免数据丢失和篡改。
最后是数据安全性，采取必要的措施保护数据，防止非法访问和滥用。
遵循这些原则可以确保数据库中的数据有效管理，提高数据质量和业务流程的高效性。
三、数据管理的主要工具数据库作为数据管理的主要工具，在企业中发挥着重要的作用。
数据库管理系统（DBMS）是指一种能够管理数据库的软件，为用户提供数据创建、存储、访问和管理的功能。
常见的数据库管理系统有Oracle、MySQL、SQL Server等。
数据库管理系统可以帮助用户实现对数据库中数据的存储和访问，通过查询语言实现数据的检索和分析，通过事务管理确保数据的一致性和完整性。
同时，数据库管理系统还提供了数据备份和恢复、数据安全和权限管理等功能，以保障数据的安全与可靠性。
除了数据库管理系统，还有一些辅助工具可以帮助企业进行更加有效的数据管理。
运营数据管理的实践与未来发展的建议
运营数据管理的实践与未来发展的建议随着互联网和移动互联网的迅猛发展，数据已经成为企业经营管理的重要组成部分。
运营数据管理旨在通过收集、分析和利用运营数据，为企业提供有效的决策支持和运营优化。
本文将就运营数据管理的实践进行探讨，并提出未来发展的建议。
一、运营数据管理的实践1. 数据收集与存储运营数据管理的第一步是数据的收集与存储。
企业应建立完善的数据收集机制，通过网站统计、用户调研、传感器等方式获得全面、准确的运营数据，并建立规范的数据库，确保数据的完整性和安全性。
2. 数据分析与挖掘收集到的海量数据需要进行进一步的分析与挖掘。
企业可借助数据分析工具和算法，发掘数据背后的价值，例如用户行为分析、市场趋势预测等。
这些分析结果能够帮助企业了解用户需求、产品优化、市场研究等，从而提升企业的竞争力。
3. 数据利用与应用运营数据管理最终的目的是将数据转化为实际运营价值。
通过运用数据来指导企业的决策与落地，例如调整产品策略、优化运营流程、改进客户服务等，从而提高企业的效益和市场占有率。
二、未来发展的建议1. 强化数据安全保护随着数据的广泛应用，数据安全面临着严峻的挑战。
企业应加强数据安全管理，建立健全的数据保护机制，遵守相关法律法规，加密敏感数据并采取有效措施防止数据泄露和滥用。
2. 加强数据质量控制数据质量直接关系到运营数据管理的准确性和有效性。
企业应确保数据源的可靠性，加强数据清洗和标准化，建立数据质量评估体系，以提高数据的准确性和完整性，避免因错误数据而导致的误导性决策。
3. 推动数据共享与开放在大数据时代，数据共享与开放成为发展的趋势。
企业应积极参与数据共享，与其他企业或机构合作，互相分享数据，共同解决行业难题。
同时，对于公共数据，企业应当主动开放，为社会的发展与创新做出贡献。
4. 提升数据分析能力随着数据量的不断增加，企业需要具备强大的数据分析能力来应对数据的高速增长和复杂性。
企业可以招聘专业数据分析师，采用先进的数据分析工具和算法，不断提升自身的数据分析能力，以发现更多潜在的业务机会。
电信目前使用的数据库类型
电信目前使用的数据库类型（原创版）目录1.电信行业数据库的概述2.电信行业常用的数据库类型3.这些数据库类型的特点和应用场景4.我国电信行业数据库的发展趋势正文【电信行业数据库的概述】电信行业是当今社会信息传输的重要基础设施，它承载着大量的用户数据和业务信息。
因此，电信行业对于数据库的需求非常巨大。
电信行业数据库主要用于存储和管理用户的基本信息、通信记录、业务使用情况等数据，以便于电信运营商提供更好的服务和优化网络资源。
【电信行业常用的数据库类型】电信行业常用的数据库类型主要有以下几种：1.关系型数据库：如 MySQL、Oracle 和 SQL Server 等，它们是以表格的形式存储数据，具有数据结构清晰、查询方便等优点，适用于存储结构化数据。
2.非关系型数据库：如 MongoDB、Redis 和 Cassandra 等，它们以键值对或文档的形式存储数据，具有存储灵活、扩展性强等优点，适用于存储半结构化和非结构化数据。
3.内存数据库：如 SAP HANA 和 Teradata 等，它们将数据存储在内存中，具有读写速度快、处理海量数据能力强等优点，适用于实时数据分析和大数据处理。
【这些数据库类型的特点和应用场景】关系型数据库适用于存储结构化数据，如用户的基本信息、通话记录等。
非关系型数据库适用于存储半结构化和非结构化数据，如用户行为数据、地理位置信息等。
内存数据库适用于实时数据分析和大数据处理，如实时计费、用户行为分析等。
【我国电信行业数据库的发展趋势】随着我国电信行业的快速发展，数据库技术也在不断更新迭代。
未来的发展趋势主要包括：1.大数据和人工智能技术的融合，使数据库具备更强的数据分析和挖掘能力。
2.分布式数据库技术的普及，提高数据库的并发处理能力和数据安全性。
3.数据库的云化，实现资源的弹性伸缩和降低运维成本。
总之，电信行业数据库是保障电信业务正常运行的重要基础设施。
当前大数据运营方案
当前大数据运营方案一、数据收集大数据的运营是建立在数据的基础之上的，而数据的收集是大数据运营的第一步。
当前，企业可以通过多种途径收集数据，包括但不限于企业内部系统、外部数据源、社交媒体平台、传感器数据等。
这些数据种类繁多，规模庞大，因此如何高效、精准地收集数据成为了企业关注的重点。
为了提高数据收集的效率和精度，企业通常会采用多种手段，包括技术手段和法律手段。
技术手段主要包括数据抓取、数据挖掘、数据清洗、数据整合等技术，以确保数据的准确性和完整性；法律手段主要包括隐私保护、数据安全等法律措施，以确保数据的合法性和安全性。
二、数据存储数据存储是大数据运营的基础，也是企业数据资产的安全保障。
当前，企业可以选择多种数据存储方案，包括传统的关系型数据库、分布式文件系统、云存储等。
这些存储方案各有优势和劣势，需要根据企业的实际情况进行选择和配置。
为了提高数据存储的效率和可靠性，企业通常会采用多种技术手段，包括数据备份、数据保护、数据加密、数据压缩等技术，以确保数据的安全和可用性。
此外，企业还可以通过数据存储优化、存储管理等手段，降低存储成本，提高存储性能。
三、数据处理数据处理是大数据运营的核心环节，也是企业获取价值的关键步骤。
当前，企业可以选择多种数据处理方案，包括批处理、流式处理、图计算等。
这些处理方案各有优势和劣势，需要根据企业的实际情况进行选择和配置。
为了提高数据处理的效率和实效性，企业通常会采用多种技术手段，包括并行计算、分布式计算、内存计算等技术，以确保数据的实时性和准确性。
此外，企业还可以通过数据流程管控、作业调度等手段，提高处理效率，降低运营成本。
四、数据分析数据分析是大数据运营的关键环节，也是企业获取洞察的关键手段。
当前，企业可以选择多种数据分析方案，包括数据挖掘、机器学习、人工智能等。
这些分析方案各有优势和劣势，需要根据企业的实际情况进行选择和配置。
为了提高数据分析的效率和准确性，企业通常会采用多种技术手段，包括数据可视化、数据建模、数据预测等技术，以提高洞察质量和洞察价值。
公司数据运营管理方案
公司数据运营管理方案一、引言随着科技的不断发展和数字化转型的推进，数据已经成为企业最重要的资源之一。
企业需要有效地管理和运营数据，才能更好地发挥其潜力，实现商业目标。
因此，建立一套完善的数据运营管理方案是企业发展的重要一环。
本文将从数据收集、存储、分析和应用等方面，提出一套公司数据运营管理方案，以指导企业进行数据管理和运营。
二、数据收集数据收集是数据运营的第一步，企业需要收集各种形式和来源的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
数据收集的渠道可以包括企业内部系统、外部数据提供商、社交媒体平台和用户行为等来源。
1. 定义数据收集目标：企业需要明确数据收集的目的和需求，确定需要收集的数据类型和来源。
2. 确定数据收集工具：根据不同的数据类型和来源，选择合适的数据收集工具，例如数据抓取工具、API接口、传感器等。
3. 管理数据收集过程：建立数据收集的规范和流程，确保数据的准确性和完整性。
监控数据收集的质量和效率，及时处理数据收集中出现的问题。
4. 数据安全保护：对于敏感数据的收集，企业需要采取严格的安全措施，包括数据加密、权限控制、数据备份等，保护数据安全。
三、数据存储数据存储是数据运营的重要环节，企业需要建立稳定、安全、高效的数据存储系统，以存储和管理海量数据。
1. 选择合适的数据存储技术：根据数据类型、规模和访问需求，选择合适的数据存储技术，包括关系型数据库、分布式文件系统、内存数据库、云存储等。
2. 建立数据存储架构：设计和搭建数据存储架构，包括存储设备、网络连接、数据中心等基础设施，确保数据的可靠性和可扩展性。
3. 数据备份和恢复：建立数据备份和恢复机制，定期进行数据备份和灾难恢复演练，以应对意外情况。
4. 数据安全防护：采取数据加密、访问控制、审计监控等措施，保护数据免受恶意攻击和数据泄露。
四、数据分析数据分析是数据运营的核心环节，通过对数据的分析和挖掘，企业可以发现商机、优化运营、提高效率和降低成本。
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a K-V structure
•
Cache化改造
•
DictEntry 16字节 RedisObject 16 字节
store:cache 9:1 -> 6:4
SDS Key 32字节
SDS 16字节
X2
•
数据结构优化
• •
a K-V structure 3倍容量优化
Value Key 20字节 4字 节
12000
8000
4000
0
2011
2012
2013
2014
2015
In memory application roadmap in Sina
2011-2015
•
面面临挑战
•
2011微博索引Memcached请求量翻番 －> 缓存失效⻛风险 2012微博计数服务Redis改造上线 －> Redis高高可用用 2013异地机房部署 －> 跨机房数据更新 2013微博核心心缓存请求量再次翻番 －> 缓存面面临超级热点 2013年内存容量增⻛长三倍 －> Redis应用用内存疯⻛长
WMBq WMBp
•
中间件更新 (e.g. Cacheservice)
• •
DC1 Update Cache
Cacheservice Client
DC2 Replicate
优势：应用用透明，相对运维友好 劣势：可靠性较低
Cache
•
数据库复制 (e.g. MySQL Replication + Mytriggerq + Processor)
内存数据库服务运营之路
目录
•
新浪内存数据库服务发展历程
内存数据应用用存储架构演进
•
•
计数服务存储演化 社交图谱存储演化
•
• •
OPS组织结构及运维系统架构演进
反思与总结
2011-2015
Redis(TB)
26
Memcached(TB)
19.5
13
6.5
0
2011
2012
2013
2014
2015
应用用Dashboard
服务扩容 …
Saltstack
RT
监控数据
R&D API
运维调度 CMDB 运维数据 系统
工工单系统 其他基础 系统依赖
OPS运维系统架构演进
运维系统
•
工工业时代2.0
•
WebUI
监控服务
初始化服 务
RestfulAPI
配置变更 服务
应用用Dashboard
扩容服务
…
模块化，服务化， 可持续迭代 数据驱动
• • •
graph_list attention/followers Memcached + MySQL
2.SELECT * FROM attention/followersWHERE from_uid/to_uid > offset_id LIMIT n;
MySQL Cluster(att)
id1|from_uid1|to_uid1 id2|from_uid1|to_uid2
App L0
• •
多级缓存 核心心缓存快速构建数据副本
CoreAPI L1 L1 L1 Slave
•
Memcached L1 Group
Master
Redis Roadmap in Sina
Redis高高可用用
Master
•
一一主多从
• •
AOF1
Syncing from 3-1001
Slave 1
Redisscounter Counterservice
X2
a K-V structure
2倍容量优化
Value Value Key 4字 4字 20字节 节 节
X1
应用用存储架构演进
•
计数服务存储演化
计数服务存储演化
Client
set get
•
十十亿级计数
•
Hash(Sharding key)%n
Table111 Table110 …
… Table112
Dump
6个月月内table in memory
LRU cache
SSD
应用用存储架构演进
•
社交图谱存储演化
社交图谱存储演化
Graph list
•
3.set 1.get
Memcached Cluster
from_uid :to_uids
社交图谱 － 初级阶段
MySQL Cluster(fol)
id1|to_uid1|from_uid1 id2|to_uid1|from_uid2
社交图谱存储演化
Graph service
•
hgetall
Redis storage Cluster
hexists
Hashset
社交图谱 － 中期阶段
INSERT INTO attVALUES(from_uid,to_uid)
•
Hset性能瓶颈
•
Longset
MySQL Cluster
id1|from_uid1|to_uid1 id2|from_uid1|to_uid2
HBase Cluster
rowkey:from_uid1,to_ui d1,timestamp
•
优化⻛长尾存储
•Байду номын сангаас
HBase
社交图谱存储演化
•
未来计划－持续分级存储
Slave故障自自动摘除
Master故障选主后闪恢复
RDB
AOF2 AOF3 … Syncing from 3-901
Slave 2
New Master Master RDB
Sync from 3-901 AOF1 AOF2 AOF3 …
Slave 2
Redis内存疯涨
存储一一个Key 20字节 ，两个Value 4字节计数
Client
1
Master
1
Slave
1
Master
3
2
Slave
应对跨机房数据更新
•
消息总线 (e.g.WMB)
• •
set get
DC1 Update
Client
DC2 Replicate
Procsso r
优势：不依赖队列外其他组件
Cache
WMBq
Cache
劣势：消息总线复杂性较高高
WMBp
• •
优势：可靠
DC1 Update Cache
Client
DC2 Replicate
Procsso r
劣势：维护额外数据库同步，消息格 式转化相对受限。
Cache
Mytq
Database
replication
Database
应对超级热点
Frontend Local
App L0
Frontend Local
•
Think big,act small!
•
存储层冷热分离至至HBase 缓存层冷热分离至至SSD
•
DBA
OPS系统更要给力力...
OPS运维系统架构演进
• • •
小小作坊运维 运维系统1.0 运维系统2.0
OPS运维系统架构演进
•
小小作坊运维
•
• • •
独立立监控报警系统 多套运维系统共存 工工单进展难以跟踪
监控&报警 Cacti Mon Ganglia
In memory application roadmap in Sina
Redis应用用数
240
Memcached应用用数
180
120
60
0
2011
2012
2013
2014
2015
In memory application roadmap in Sina
Redis日日请求数(亿)
16000
Memcached日日请求数(亿)
•
Hash(Sharding key)%n 最近6个月月
微博纬度增⻛长(e.g 微博转 6个月月前 发评论数) MySQL热点更新响应不够 稳定
MySQL MySQL
•
Redisscount Redis er Shard
Redis Counterserv Redis ice Shard
计数服务存储演化
•
check attention/followers
•
hset
MySQL Cluster
id1|from_uid1|to_uid1 id2|from_uid1|to_uid2
Redis Hashset
•
MySQL+Mytrigger+Redis
Mytrgger
（粉丝逻辑未变）
社交图谱存储演化
3.Lset
set
Client
•
get
千亿级计数 (Counterservice 3.0)
Hash(Sharding key)%n
•
内存table写满后自自动dump至至 SSD
LRU cache防止止历史热点
6个月月以前table in SSD
•
Redis Counterservice3.0 Redis
Table114 Table113
Redis cache Cluster
Longset
•